为什么回归时交互项会被删掉？

回归时交互项可能会被删掉是因为交互项可能会引起共线性问题。共线性是指在回归模型中，两个或多个自变量之间存在高度相关性，导致模型参数难以估计。当存在交互项时，它们与自变量之间可能存在共线性，因此在回归分析中，常常需要通过剔除共线性来提高回归模型的准确性。此时，交互项可能会被删掉，以避免共线性问题的影响。

相关问题

二元logistic回归霍斯莫显著性太低

二元logistic回归中，霍斯莫显著性检验用于评估模型的拟合度。如果霍斯莫显著性检验的p值太低，说明模型的拟合度不好，即模型不能很好地解释数据的变异性。在这种情况下，我们需要重新评估模型的适用性，并可能采取一些改进措施。

为了提高二元logistic回归模型的拟合度，可以考虑以下几个方面：
1. 增加更多的解释变量：通过添加更多的解释变量，可以提供更多的信息来解释因变量的变异性。
2. 检查解释变量的线性关系：确保解释变量与因变量之间的关系是线性的。如果存在非线性关系，可以考虑进行变量转换或引入交互项来捕捉这种关系。
3. 检查解释变量的相关性：如果解释变量之间存在高度相关性，可能会导致多重共线性问题。在这种情况下，可以考虑删除其中一个相关变量或使用主成分分析等方法来减少相关性。
4. 考虑添加交互项：如果存在解释变量之间的交互作用，可以考虑添加交互项来捕捉这种关系。5. 检查模型的函数形式：确保模型的函数形式适合数据。例如，可以尝试使用多项式回归或非线性回归模型来更好地拟合数据。

总之，当二元logistic回归模型的霍斯莫显著性太低时，我们需要重新评估模型的适用性，并可能采取一些改进措施来提高模型的拟合度。

线性回归模型的特征提取

线性回归模型是一种用于建立变量之间线性关系的统计模型。在特征提取方面，线性回归模型通常使用以下方法：

1. 单变量特征提取：线性回归模型可以使用单个特征来建立与目标变量之间的线性关系。通过选择与目标变量具有较高相关性的特征，可以提取出最相关的特征。

2. 多变量特征提取：线性回归模型还可以使用多个特征来建立与目标变量之间的线性关系。通过选择多个相关性较高的特征，并进行适当的特征组合和交互项构建，可以提取出更复杂的特征。

3. 特征缩放：在线性回归模型中，特征缩放是一种常见的特征提取方法。通过对特征进行缩放，可以将不同范围的特征值映射到相同的尺度上，避免某些特征对模型训练的影响过大。

4. 特征选择：线性回归模型还可以使用特征选择方法来提取最相关的特征。常见的特征选择方法包括前向选择、后向选择和逐步回归等，通过逐步添加或删除特征，选择对目标变量具有最大影响的特征。